基于遺傳算法和擾動(dòng)觀察法的MPPT算法
4.3遺傳算法重啟時(shí)種群初始化
當(dāng)外界環(huán)境變化不大時(shí),新環(huán)境下的最大功率點(diǎn)與舊環(huán)境相差不大。此時(shí),舊環(huán)境的最大功率點(diǎn)可以作為精英個(gè)體保留下來(lái),直接進(jìn)入下一輪搜索。
4.4算法流程圖
該算法的流程圖如圖3所示。
5 仿真結(jié)果
5.1 遺傳算法的進(jìn)化過(guò)程
設(shè)定MAXGEN=50,Pc=0.9,Nind=20,染色體長(zhǎng)度為16,Pmean=0.1,Pmax=0.2,T=25℃,S=800 W/m2,仿真結(jié)果如圖4所示。
由圖4可見,算法在第五代時(shí)就已經(jīng)搜索到最大功率點(diǎn),并且搜索過(guò)程中每代種群始終保持較大的多樣性。
5.2 穩(wěn)定光強(qiáng)下的階躍響應(yīng)
設(shè)定MAXGEN=15,Cmax=2 500,△Pmax=40,△D=0.000 01,Pc=0.9,種群個(gè)體數(shù)Nind=20,染色體長(zhǎng)度為16,Pmean=0.1,Pmax=0.2,T=25℃。考查算法對(duì)光強(qiáng)從200~800 W/m2的階躍響應(yīng),仿真結(jié)果見圖5。
由圖5可見,該算法具有良好的搜索速度和穩(wěn)定性。為了提高搜索速度還可以減小遺傳算法執(zhí)行時(shí)間,在接近最大功率點(diǎn)時(shí)由擾動(dòng)觀察法來(lái)執(zhí)行搜索。
5.3光強(qiáng)劇烈變化下的階躍響應(yīng)
在光強(qiáng)上疊加一個(gè)幅度為5 W/m2的隨機(jī)噪聲,參數(shù)設(shè)置與第5.2節(jié)相同,對(duì)算法進(jìn)行仿真,仿真結(jié)果見圖6。
由圖6可見,該算法具有良好的抗干擾性能,在劇烈干擾下仍然可以準(zhǔn)確搜索到最大功率點(diǎn)。
6結(jié) 語(yǔ)
在此把遺傳算法和傳統(tǒng)的擾動(dòng)觀察法相結(jié)合提出了一種新的MPPT算法,并在Matlab中進(jìn)行了仿真。由仿真實(shí)驗(yàn)可以看出,通過(guò)遺傳算法的應(yīng)用,該算法具有極好的抗干擾能力和良好的搜索速度,通過(guò)減小擾動(dòng)觀察法的擾動(dòng)步長(zhǎng),算法可以穩(wěn)定地工作在最大功率點(diǎn)。
評(píng)論